본 논문은 센서 네트워크에서의 CoAP(Constrained-Application Protocol)을 이용한 시각 동기화 기법에 관한 것으로 별도의 시각 장치를 내장하지 않은 센서 노드와 인터넷을 통해 시각 서버에 연결된 센서 노드 중계기 간 시각을 동기화하는 기술에 관한 것이다. CoAP은 전송 지연 및 패킷 손실 등 제한된 네트워크 환경에서 저수준의 성능을 갖는 센서노드를 통해 센서 데이터를 전송할 수 있도록 지원하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 CoAP의 옵션 확장을 통해 저가의 IP기반 소형 센서 노드나 따로 IP에 연결되지 않은 센서 노드로부터 센서 노드 중계기 간의 센서 데이터 수신 시각을 정확히 동기화 설정 할 수 있도록 한다. 기존에 사용 중인 범용 프로토콜 대신, 센서 네트워크에서의 전용 프로토콜인 CoAP을 사용함으로써, 부가적인 센서 노드나 중계기에서의 서비스 부담 없이 이용 가능 하다. CoAP을 이용한 시각 동기화 기법은 NTP(Network Time Protocol) 대비 평균 2ms 내의 오차를 가지며, 저비용으로 강건한 시각 동기화 기법을 제공한다.
넓은 공간에 대한 물리량 감시응용에서는 다수의 IoT센서가 분산될 수 있으며, 개별 센서의 데이터를 식별하는 것 못지않게 총량의 통계적 변화를 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 데이터 시각화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 라즈베리파이를 IoT센서로 보고, 분산된 복수의 IoT센서들로부터 현장의 물리량 측정값을 모아, 사용자가 단말을 통해 현장의 물리량 변화 상황을 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 시각화 컴포넌트를 개발하였다. 본 논문에서는 이러한 목적의 시각화 컴포넌트를 브라우저에 독립적인 구현을 지원하도록 HTML5 기반 웹 컴포넌트를 개발하였다.
본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
기존의 센서가 컴퓨팅과 통신기능을 갖추게 되면서, 분산된 센서가 통신망을 통해 전달하는 현장의 물리량 변화를 직관적으로 판단할 수 있게 돕는 재사용 가능한 데이터 시각화 컴포넌트의 수요가 높다. 본 연구에서는 라즈베리파이를 IoT센서로 보고, 분산된 복수의 IoT센서들로부터 현장의 온도 값을 웹 서버에서 모아, 사용자가 클라이언트 단말을 통해 현장의 온도변화 상황을 직관성 있게 판단할 수 있도록 돕는 회귀분석 시각화컴포넌트를 개발하였다. 본 연구에서는 이종분산의 IoT 환경에서 다양한 브라우저를 지원할 수 있도록 Non-ActiveX 기반 데이터 시각화 컴포넌트 개발을 논한다. 본 연구의 결과는 단일의 온도센서가 보고하는 온도값을 현장의 온도값이라고 대표할 수 없는 항온항습 시설의 온도 감시제어 응용에서 본 연구 결과가 널리 활용될 것으로 본다.
스마트 휴대용 기기는 시각장애인에게 보행활동을 하는 데 있어서 초음파 센서와 적외선 거리 센서로 장애물을 인식하고 시각장애인에게 알려줌으로써 보행활동에 도움을 주는 기기로써 스마트 휴대용 기기의 구동성을 검증하기 위해 적외선 거리 센서와 초음파 센서 장애물 거리 측정 실험을 통해 센서와 장애물의 거리가 30cm보다 작을 시 버저가 울리는 실험을 수행하고 검증하였다. 기존 상용화된 전자 지팡이의 단점인 너무 많은 기능, 무거운 무게, 비싼 가격을 고려하여 자동차의 후방감지에 쓰이는 센서 기술을 휴대성이 높은 기기에 적용하여 값싸고 휴대성이 높으며 정말 필요한 기능만 내장된 스마트 휴대용 기기를 고안했다.
본 논문은 시각 장애인들의 보행 시 앞을 볼 수 없는 점을 바탕으로 시각을 음성으로 대체하여 장애 물체가 발생하였을 경우 안전을 위하여 위험 요소를 사전에 경보하여 알려주도록 구현하였다. 시각 장애인들이 보행 시 장애 물체가 나타났을 경우 이를 입체 변위 센서인 초음파 센서로 장애물의 위치를 측정하고 측정된 거리 데이터를 근거리 무선통신인 블루투스를 동하여 송 수신하여 사용자인 시각 장애인에게 소형 스피커를 통하여 음성으로 알려주고 경고함으로써 위험 요소를 사전에 대처할 수 있도록 설계를 하였다. 초음파 입체 변위 센서를 이용하여 측정된 거리를 실시간 자동 거리 측정이 가능하도록 시스템을 구현하고 이 데이터를 근거리 무선 통신으로 송 수신하며 수신 모듈이 데이터를 음성으로 전환하여 실시간 자동 경보 시스템을 구축함으로써 보행 장애 위험물 감지가 보다 효율적으로 이루어지고 디지털화되게 시스템을 개선하였다.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
편재형 컴퓨팅(pervasive computing)에서 컨텍스트에 대한 중요성은 점점 강조되고 있다. 편재형 컴퓨팅(pervasive computing) 환경에서 다양한 디바이스들은 사용자의 상황에 가장 적절한 서비스를 제공하기 위해 통신할 필요가 있는데, 특히 센서는 컨텍스트 데이터를 얻는데 효과적이다. 컨텍스트 정보를 얻기 위해 사용되는 센서들은 물리적인 센서들로부터 가상 센서까지 여러 가지가 있는데, 이러한 다양한 센서들을 관리하기 위해 센서 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 모바일에서의 센서 어플리케이션 표준인 JSR256을 기반으로 한 센서 프레임워크를 어플리케이션 개발자의 시각이 아닌 센서 개발자의 시각에서 분석하였다. 그리고 관련 문제점을 발견하여 다양한 센서들을 효율적으로 관리하고 새로운 센서 모듈을 용이하게 개발할 수 있는 센서 프레임워크를 제안하고 제시된 센서 프레임워크를 통한 재사용성을 검증해 보았다.
라즈베리 파이나 아두이노를 이용하여 온도, 습도, 기울기, 압력 센서 등에서 수집한 정보는 자동 항온, 항습 시스템 등에 활용되고 있다. 또 농축산업에 활용하여 원격에서 스마트폰만으로 시스템을 제어함으로써 농축산업 종사자들이 편리하게 활용하기도 한다. 일반적으로 온도, 습도는 꺾은선 그래프 등으로 표현하여 변화를 실시간으로 감시하는 역할을 수행하기도 한다. 온도를 시각적으로 표현하는 기술은 최근 코로나19의 발열 검사를 위해 적외선 기기를 이용해 직관적으로 활용되기도 한다. 본 논문에서는 라즈베리 파이와 DHT11 센서에서 수집된 정보를 직관적인 시각화를 통해 공간상의 온도변화를 예측하고 즉각적인 대응이 가능하도록 제안한다. 이를 위해 온도, 습도를 효과적으로 시각화하기 위해 알고리즘을 만들었고, 일부 센서에 결함이 발생하는 경우에도 데이터 표현이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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